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PyTorch是一个深度学习框架#xff0c;由Facebook于2016年开源发布。PyTorch是基于Torch框架的Python接口#xff0c;旨在提供易用的强大工具来进行神经网络的构建和训… 文章目录 1. PyTorch是什么2. PyTorch的特点3. PyTorch的架构 1. PyTorch是什么
PyTorch是一个深度学习框架由Facebook于2016年开源发布。PyTorch是基于Torch框架的Python接口旨在提供易用的强大工具来进行神经网络的构建和训练。PyTorch使用动态计算图使得开发人员可以以类似于NumPy的方式编写代码同时利用GPU加速进行高效的数值计算。PyTorch在学术界和工业界都得到了广泛的应用是当前最受欢迎和流行的深度学习框架之一。
2. PyTorch的特点
动态图PyTorch使用动态图来定义计算图这使得PyTorch非常灵活能够实现许多复杂的计算图。同时使用动态图可以提高开发效率因为开发者不需要很多额外的代码来定义计算图。自动求导PyTorch自带的自动求导机制可以计算任意可微函数的梯度这使得开发者不必亲自编写反向传播算法。易于学习由于PyTorch的语法与Python非常相似因此学习曲线相对较短。库丰富PyTorch社区非常活跃有很多优秀的库可以支持我们完成各种任务。前沿技术支持PyTorch是深度学习领域的前沿技术之一能够支持最新的深度学习算法如GAN、强化学习等。
3. PyTorch的架构
核心组件描述torch类似NumPy的张量库拥有强大GPU支持torch.autograd基于磁带的自动微分库支持torch中所有可微分的张量操作torch.jit编译堆栈TorchScript用于从PyTorch代码创建可序列化和可优化的模型torch.nn与自动梯度深度集成的神经网络库追求最大限度的灵活性torch.multiprocessingPython多进程处理但在进程之间以神奇的方式共享torch张量内存。适用于数据加载和Hogwild训练torch.utils数据加载器和其他易用的实用函数
